https://produl-omeka.univ-lorraine.fr fr L’intelligence artificielle reproduit les biais des données avec lesquelles elle se construit : misogynie, racisme, xénophobie. Mettre en place des garde-fous garantit un traitement équitable des informations sensibles. Guilherme Alves présente ainsi la problématique de sa thèse "Approches ensemblistes pour mitiger la discrimination en l'intelligence artificielle" lors de l'édition 2021 du concours "Ma thèse en 180 secondes". Il mène alors ses recherches au sein du Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications – Loria (CNRS, Inria, Université de Lorraine). intelligence artificielle logiciels problèmes sociétaux jugement équité performance analyse de données données sensibles inégalité LOMFRv1.0 Image animée LOMv1.0 final LOMv1.0 author BEGIN:VCARD VERSION:4.0 FN:Guilherme Alves END:VCARD 2021 LOMv1.0 publisher BEGIN:VCARD VERSION:4.0 FN:Université de Lorraine END:VCARD 25/03/2021 LOMFRv1.0 contributeur BEGIN:VCARD VERSION:4.0 FN:Université de Lorraine END:VCARD mars 2021 https://produl-omeka.univ-lorraine.fr https://produl-omeka.univ-lorraine.fr/api/items/665 LOMv1.0 LOMFRv1.0 SupLOMFRv1.0 FRE mp4 https://ultv.univ-lorraine.fr/video/1003-guilherme-alves/ 00:03:28 00:03:28 LOMv1.0 no LOMv1.0 yes CC BY-NC-ND LOMv1.0 discipline CDD 22e éd. DDC 22nd ed 000 Informatique LOMv1.0 discipline CDD 22e éd. DDC 22nd ed 629 Robotique - Intelligence artificielle